全文：1953
阅读时间：6分钟
在工作中，会出现一些简单繁琐的工作，比如在数据中台中下载数据，然后进行非常初步的excel数据清晰。或者是做数据的埋点，有一些低代码平台可以使用，但是需要一个个点埋，内容简单耗时且繁琐。
如果一天的时间中会有大部分时间耗费在这些工作细节上，会陷入一种累且没有成长的过程中。而人与人的差别就在于是否能针对这种不痛不痒的业务痛点给团队和组织优化方案（特别是在这种降本增效的时代）。
AI时代，低代码平台和AI产品层SAAS软件会改变我们的生活和工作模式，对于组织和企业来讲，也不得不去接纳这里带来的改变。我会持续更新在实际工作中获得的AI技巧和知识。
这篇文章重点讨论两个方面，一是给出在数据驱动业务增长过程中的两个能被自动化脚本或者插件优化的实际case（看了这篇文章的人可以直接take away），二是给出一种思维的框架，可以复用在任何的需求和工作场景中。
业务场景一：需要从数据中台中导出数据，然后做分析。
这里区分两个场景，一是内部的数据库直接导出excel，二是外部数据库，不想买，但是想要通过爬虫技术去白嫖的（海外的数据库动则大几万美金，如果能直接爬取就可以直接计算证明你的人力资本价值）
假设我们想要白嫖外部的数据库，这里有同学就要问了，我不会写python代码，我该如何处理？
在这个场景中就需要使用低代码软件和gpt协助撰写代码。
首先这里推荐的软件是“后裔爬虫”。
（后裔爬虫软件截图）
在这个网站中使用“智能模式”将网站放入文本框中，然后平台自带的算法机制可以调整需要获取的信息内容。
然后具体细节的文档方法论，大家可以点击这个飞书link获取。
https://b2cpe9qmps.feishu.cn/docx/UukPdXJ9moje2txYWgYcZKQCnJh
刚才的步骤是如何将数据中台的数据下载下来变为csv或者excel格式，那么在进行常规清洗的时候，我们又该如何使用自动化脚本的方式优化呢？
很多同学在做电商或者运营的时候，遇到的问题和卡点是要连续打开很多excel，甚至要把电脑卡爆，如果有一种代码或者脚本机制可以便利你我他，化工作为摸鱼。（其实摸鱼也真的是一种智慧）
（与GPT的协作框架）
Step 1：询问Python中是否有相应的库可以去解决这个问题。
假设我们的场景是爬取了海外某商品评论或者kol内容评论，我们想要去分析了解用户画像，那么他们的语言是一个很好的切入口。接到这个业务需求，如果我们一个个肉眼去判断，放到谷歌翻译中去看是什么语言，那么会花费大量时间，并且是愚蠢的。这里我们可以先去问GPT是否在python中是否有对应库，例如下图。
（GPT演示截图）
如果我们想进一步研究这里的库的运行机制，我们可以继续去问GPT要他解释一下。
（GPT演示截图）
Step2：使用自然语言给gpt输出内容，搭建一个逻辑框架，撰写自动化脚本，我这里给出的语言方案大家可以借鉴。
场景一：
将多个excel合并整理统计，之前可能需要在电脑同时开很多excel，然后输入函数处理，直到电脑被卡爆。
（GPT演示截图）
场景二：批量处理图片的裁剪，常见于运营的活动，要配置大量的图。
（GPT演示截图）
Step3：如果在python上有报错的话，可以将报错的代码反馈给gpt，然后让他做优化。
以上内容不需要我们懂python，重要的是我们的逻辑以及中文语言表达能力。
（文科生狂喜）
业务场景二：做营销活动时需要有数据追踪，这里常见的方式是做数据埋点。但是有一些低代码平台只能单个创建，或者需要产品和技术同学做埋点的排期，耗时耗力，那么我们是否可以用更简单的方法呢？
这里推荐两款低代码平台：Bitly（https://app.bitly.com/bbt2/）和UTM（https://app.utm.io/login）。
他们的优势是在于可以快速做埋点方案，减省大量的人力成本和时间。其中UTM这个工具可以批量做埋点，如果活动和需要监测的点位过多，使用这个工具可以一键创建数据监测。
以上是两个我个人认为数据驱动岗位的最常见的两个业务场景，我解释了如何通过AI产品和低代码软件去解决工作痛点，那么如果从哲学层面更高维度抽象总结思维理论，其中能有哪些有趣的点呢？
我觉得这个问题可以拆分为几个层面。
一是对业务和工作痛点和流程的精准感知，痛点指的是工作过程中觉得繁琐无聊的部分，因为这些内容的存在会降低个人的绩效产出，所以不得不使用更高维的方式进行优化。流程指的是这些工作可以使用逻辑化的方式进行拆解，因为只有这样才能使用工程化的思维自动化脚本解决。
二是信息获取，能获得那么多低代码软件和AI产品的知识和信息，其中的方法论我总结是“聊看玩”。
“聊”指的是多个业内的朋友去进行交流，比如ai主题聚会和峰会等等，对我来讲会安排大量多的meeting和聚会跟业内的开发者和基金投资人去探讨现有的产品方案，获得行业内最前沿非学术信息。
“看”指的是多去github或者csdn这些技术论坛去看他们最新的产出。
“玩”指的是这些产品需要真的融入到生活和工作中，否则再多的信息也无法被合理承接。
三是语言表达能力和框架体系意识，很多时候我朋友会跟我吐槽说gpt其实不能对他们的工作流或者生活做出优化，但是我给他们的反馈是“是因为你没有很好的表达自己的问题，这里就是一种语文和提问题的基本功，而这种基本功的来源可能是大量的阅读，以及象牙塔内的培养，也是在这里我突然间懂得了学校给我的意义“
Every Dots Connect。
最后，虽然现在宏观经济层面各种指标都是悲观的，但是如果从周期论来讲，如果现在是底部周期的话，我们其实对未来应该是更乐观的，因为上升周期就来了。那么如何抓住时代的上升周期，之前可能是勇气的下海，未来可能是对AI的使用。
回到马克思的经典理论，生产关系和生产力，对AI的使用是生产力，区块链和Web3是生产关系，很幸运，我参加了Web3的生产关系革命，又深度使用AI。